퍼플트렌드9 지표의 표준화 9 : 상대적 척도의 MACD 연산결과는 ? (수식공개) - 퍼플의 균형복원 트레이딩 안녕하세요? 주식하는 개발자 퍼플입니다. 1. 공감하기 이전 글에서는 볼린저 밴드 연산을 활용하여 MFI 볼린저 밴드를 생성한 후 %b를 계산하고, 이렇게 계산된 %b를 %m이라고 정의한 뒤, 주가 볼린저 밴드의 %b와 단위를 통일하는 지표간의 표준화 규칙을 다뤘습니다. 그리고 이 아이디어는 퍼플 지표의 시작이었다는 말씀도 전했습니다. 오늘은 이렇게 지표간의 표준화를 통해 생성된 %b와 %m의 지수 이동 평균을 구해서 MACD 연산을 통해 퍼플 지표가 생성되는 과정을 살펴보도록 하겠습니다. 이미 여러분께 공개한 퍼플 지표의 수식과 이해에 관한 내용은 채널에서 찾아보실 수 있습니다. 지표의 표준화 및 응용 시리즈를 통해서 여러분들도 자신만의 표준화된 지표를 생성하고 활용할 수 있게 되기를 기대합니다. 그러.. 2023. 7. 27. 공통설정 관리|균형복원 트레이딩 시스템 - 퍼플의 프리모 안녕하세요? 주식하는 개발자 퍼플입니다. 오늘은 균형복원 트레이딩 시스템 - 퍼플의 프리모의 공통설정에 대해서 알아볼까 합니다. 프리모를 실행하는데 필요한 기본적인 설정은 전략관리 - 공통설정에서 관리합니다. 공통설정의 각 항목을 살펴보도록 하겠습니다. A.공통설정 A-01.텔레그램 봇 사용 여부 텔레그램 봇을 이용해서 프리모를 외부에서 원격제어할 수 있는 기능입니다. 현재는 계좌현황 등을 확인하는 기능이 구현되어 있으며, 원격제어 기능은 필요성을 따져서 추가하도록 할 예정입니다. A-02.텔레그램 토큰 텔레그램 봇을 사용하기 위해서는 봇을 생성해야 합니다. 텔레그램 봇을 생성하게 되면 Access Token이 발급되는데 이 값을 입력합니다. 텔레그램 봇 생성하고 Acess Token 발급받기는 .. 2023. 1. 19. 주식 - BLASH - 기초 - 퍼플 지표의 이해(feat. 퍼플의 이격) 목차 안녕하세요? 주식하는 개발자 퍼플입니다. 1. 공감하기 오늘의 이야기는 주식 - BLASH - 기초 - 퍼플 지표의 이해(feat. 퍼플의 이격)입니다. 오늘은 퍼플 지표를 정리하고 추가된 퍼플 이격도에 대해서 알아보고자 합니다. 오늘의 내용은 지표를 산출하는 구조에 초점을 맞췄습니다. 수식을 이해하고 작성하는 데 도움이 되시길 바랍니다. 참고로 퍼플지표는 프리모를 개발하고 실전 트레이딩을 연구하면서 , 제가 직접 개발한 지표입니다. 프리모의 퍼플차트에 적용되어 있습니다. 프리모 관련정보는 아래 링크를 참조해주세요~ 트레이딩 시스템 - 프리모 다운로드 안내 안녕하세요? 주식하는 개발자 퍼플입니다. 프리모 다운로드 및 커뮤니티를 안내해드립니다. 균형복원 트레이딩 시스템 - 퍼플의 프리모 📈.키움증권 .. 2023. 1. 11. 주식 - 퍼플의 이격 ( 2/2 ) | 퍼플의 균형복원 트레이딩 안녕하세요? 주식하는 개발자 퍼플입니다. 오늘은 퍼플의 균형복원 트레이딩에서 이격의 개념을 어떻게 해석하고 적용하는지 알아보도록 하겠습니다. 우리는 종종 주가와 이평선 또는 단기 이평선과 장기 이평선의 벌어진 정도를 이격이라고 말합니다. 맞습니다. 하지만 이외에도 다양한 유형의 이격이 있음을 인지해야 합니다. 먼저 퍼플트레이딩에서 매우 중요하게 생각하는 이격의 유형들을 살펴보도록 하겠습니다. 변동성 이격의 흐름을 가장 잘 반영한 것은 변동성입니다. 변동성은 중심으로부터 얼마나 떨어져 있는지를 나타내는 표준편차로 설명될 수 있습니다. 이평선을 중심으로 표준편차를 특정 배수만큼 더하고 빼서 볼린저밴드의 상단밴드와 하단밴드를 그립니다. 중심밴드와 상단밴드와의 거리, 중심밴드와 하단밴드와의 거리 그리고 하단밴드.. 2022. 12. 28. 주식 - 퍼플의 임펄스 시스템 | 퍼플의 균형복원 트레이딩 목차 안녕하세요? 주식하는 개발자 퍼플입니다. 1. 공감하기 오늘 다루고자 하는 내용은 퍼플의 임펄스 시스템입니다. 임펄스 시스템은 균형복원 트레이딩의 중요한 부분입니다. 원래 임펄스 시스템은 알렉산더 엘더가 고안한 거래 시스템입니다. 알렉산더 엘더는 지수 이동평균을 추세지표로 사용하고 MACD 히스토그램을 모멘텀의 강도를 측정하는 지표로 사용합니다. 알렉산더 엘더는 그의 저서 “나의 트레이딩룸으로 오라”에서 임펄스 시스템에 대해 상세하게 소개하고 있습니다. 관심 있으신 분들은 읽어보시기를 권장합니다. 저는 이 임펄스 시스템을 응용하여 퍼플의 임펄스를 만들어 사용하고 있습니다. 퍼플의 임펄스는 Purple.Momentum과 Purple.Trend를 조합하여 사용합니다. Purple.Trend로 추세를 .. 2022. 12. 28. 주식 - 퍼플차트를 활용한 삼중 스크린 거래 시스템 구축 방법 ( 3/3 ) 안녕하세요? 주식하는 개발자 퍼플입니다. 오늘 다룰 내용은 퍼플차트를 활용한 삼중 스크린 거래 시스템 구축 방법 세 번째 이야기 - 단기 스윙 관점에서 삼중 스크린 거래 시스템의 구성입니다. 장기 스케일 ( 스크린 1 -일간 차트) 첫 번째 스크린은 장기 차트로 일간 차트를 선택하고 분석합니다. 추세추종 지표를 활용하여 롱 포지션을 취할지, 숏 포지션을 취할지, 아니면 물러나 있을지 전략적인 결정을 내려야 합니다. 선호하는 스케일의 차트를 골라 중간 스케일 차트라고 부릅니다. 여기서는 중간 스케일의 차트를 60분 차트로 정하겠습니다. 보통 장기차트는 중간 스케일 차트의 시간 스케일에 대략 5를 곱하여 찾습니다. 장기차트에서는 Purple.Trend의 위치와 방향으로 추세를 판단합니다. 또한 Purpl.. 2022. 12. 28. 주식 - 퍼플의 다이버전스 ( 2/2 실전편 ) | 퍼플의 균형복원 트레이딩 안녕하세요? 주식하는 개발자 퍼플입니다. 오늘 다루고자 하는 내용은 균형복원 트레이딩의 중요한 개념중 하나인 다이버전스 실전 분석에 관한 이야기입니다. 주식차트를 분석하는 데 있어 다이번전스는 확률 높게 반전을 포착하는 개념입니다. 다이버전스는 단독으로 사용하지 않고 다양한 지표와 분석기술을 조합해서 사용해야 합니다. 제가 사용하는 다이버전스 적용 방법 중 하나를 소개하고자 합니다. 그것은 바로 복수의 다이버전스와 W 패턴을 조합해서 사용하는 것입니다. 이 방법은 기본적으로 다이버전스와 반전 패턴 중 하나인 W-패턴을 결합했기 때문에 추세 반전에 힘을 실어주는 특징이 있습니다. 여기에 단일 지표의 다이버전스가 아닌 2개 이상 복수의 다이버전스를 활용하기 때문에 단일 다이버전스와 비교해서 성공 확률을 크게.. 2022. 12. 27. 주식 - 퍼플차트에서 반전을 포착하는 방법 | 퍼플의 균형복원 트레이딩 안녕하세요? 주식하는 개발자 퍼플입니다. 오늘 다루고자 하는 내용은 균형복원 트레이딩 시스템 - 프리모의 퍼플차트에서 반전을 포착하는 방법입니다. 이 글은 존 볼린전의 저서 볼린저밴드 투자기법의 내용을 일부 인용하고 있음을 밝힙니다. 반전의 포착 우리는 밴드 태그와 지표 움직임을 비교해 반전을 예측합니다. 볼린저 밴드를 활용하면 상대적인 천정과 바닥을 확률 높게 짚어낼 수 있습니다. 먼저 주가가 상단 밴드를 여러 번 건드리는 복수의 태그와 이에 수반되는 지표의 점진적인 약세, 그리고 주가가 하단 밴드를 여러 번 건드리는 복수의 태그와 이에 수반되는 지표의 점진적인 강세를 살펴보겠습니다. 그런 다음 외따로 떨어진 태그와 지표가 반대인 것을 찾는 것입니다. 즉 하나의 하단 밴드 태그와 긍정적인 지표 혹은 하.. 2022. 12. 27. 주식 - 퍼플지표 ( 수식공개 ) | 퍼플의 균형복원 트레이딩 안녕하세요? 주식하는 개발자 퍼플입니다. 오늘 다루고자 하는 내용은 퍼플의 균형복원 트레이딩의 퍼플지표 생성을 위해 사용되는 MACD 연산과 퍼플지표의 생성과정입니다. 퍼플트레이딩에 사용되는 지표는 퍼플모멘텀과 퍼플트렌드 그리고 퍼플이격도가 있습니다. 이 지표는 주가 볼린저밴드와 MFI 볼린저밴드의 %b를 기초데이터로 합니다. 참고로 MFI 볼린저밴드의 %b는 %m으로 구분하여 부르도록 하겠습니다. MACD MACD는 Moving Average Convergence Divergence의 약자입니다. 장단기 이동평균선의 차이를 이용하여 트레이딩에 활용하는방법으로 제럴드 아펠(Gerald Appel)에 의해 개발되었습니다. Convergence는 수렴의 의미이고 Divergence 는 발산의 의미입니다. M.. 2022. 12. 27. 이전 1 다음
